Logo bn.boatexistence.com

ডেটা স্বাভাবিক করার সময় আপনার মান কিসের জন্য রিস্কেল করা হয়?

সুচিপত্র:

ডেটা স্বাভাবিক করার সময় আপনার মান কিসের জন্য রিস্কেল করা হয়?
ডেটা স্বাভাবিক করার সময় আপনার মান কিসের জন্য রিস্কেল করা হয়?

ভিডিও: ডেটা স্বাভাবিক করার সময় আপনার মান কিসের জন্য রিস্কেল করা হয়?

ভিডিও: ডেটা স্বাভাবিক করার সময় আপনার মান কিসের জন্য রিস্কেল করা হয়?
ভিডিও: স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন বনাম স্বাভাবিককরণ স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে! 2024, মে
Anonim

নর্মালাইজেশন কি? সাধারণীকরণ হল একটি স্কেলিং কৌশল যেখানে মানগুলি স্থানান্তরিত হয় এবং পুনরায় স্কেল করা হয় যাতে তারা 0 থেকে 1 এর মধ্যে শেষ হয় এটিকে মিন-ম্যাক্স স্কেলিংও বলা হয়। এখানে, Xmax এবং Xmin যথাক্রমে বৈশিষ্ট্যের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মান।

একটি মানকে স্বাভাবিক করার অর্থ কী?

সরলতম ক্ষেত্রে, রেটিং স্বাভাবিককরণের অর্থ হল বিভিন্ন স্কেলে পরিমাপ করা মানগুলিকে ধারণাগতভাবে সাধারণ স্কেলে, প্রায়শই গড় এর আগে। … কিছু ধরনের স্বাভাবিকীকরণে শুধুমাত্র একটি রিস্কেলিং জড়িত থাকে, কিছু আকার পরিবর্তনশীলের সাথে সম্পর্কিত মানগুলিতে পৌঁছাতে।

নর্মালাইজিং ডেটাতে কী করে?

ডেটা নর্মালাইজেশন হল ডেটার সংগঠন যা সমস্ত রেকর্ড এবং ফিল্ড জুড়ে একই রকম দেখা যায়। এটি এন্ট্রি প্রকারের সমন্বয় বাড়ায় যার ফলে ক্লিনজিং, লিড জেনারেশন, সেগমেন্টেশন এবং উচ্চ মানের ডেটা হয়।

আপনি কিভাবে ডেটা মান স্বাভাবিক করবেন?

এক্সেলে ডেটা কীভাবে স্বাভাবিক করা যায়

  1. ধাপ 1: গড় খুঁজুন। প্রথমে, আমরা ডেটাসেটের গড় বের করতে=AVERAGE(মানের পরিসীমা) ফাংশন ব্যবহার করব।
  2. ধাপ 2: আদর্শ বিচ্যুতি খুঁজুন। এরপর, আমরা ডেটাসেটের মানক বিচ্যুতি খুঁজে পেতে=STDEV(মানের পরিসর) ফাংশন ব্যবহার করব।
  3. ধাপ 3: মানকে স্বাভাবিক করুন।

আমাদের ডেটা স্বাভাবিক করতে হবে কেন?

স্বাভাবিককরণ যখন আপনার ডেটার বিভিন্ন স্কেল থাকে এবং আপনি যে অ্যালগরিদম ব্যবহার করছেন তা আপনার ডেটা বিতরণ সম্পর্কে অনুমান করে না, যেমন k-নিকটবর্তী প্রতিবেশী এবং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কপ্রমিতকরণ অনুমান করে যে আপনার ডেটার একটি গাউসিয়ান (বেল বক্ররেখা) বিতরণ রয়েছে৷

প্রস্তাবিত: